开yunapp体育官网入口下载手机版

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【亿道信息：推出AI眼镜解决方案但仍处于客户导入阶段******

新京报贝壳财经讯（记者罗亦丹）12月26日，亿道信息在深交所互动易平台上针对关于AI眼镜相关产品的问题回复称，公司推出了AI眼镜全链路解决方案—SW3010，该眼镜在美观、穿戴人体工学、AI Hub、拍摄各方面算法调优方面表现出色，特别是在拾音、拍照、图像处理、视频优化、国内外AI模型导入、与AIPC、家庭智算中心及AIoT链接等方面进行了深度优化。系统支持多模态交互，包括语音、手势、按键等多种交互方式，适应不同使用场景。

亿道信息表示，目前公司的AI眼镜产品仍处于客户导入、开模及深入优化阶段，暂未达到量产阶段。AI眼镜相关市场仍处于行业发展初期，消费习惯需要培育，市场拓展方面仍存在不确定性。敬请广大投资者注意投资风险。

编辑 岳彩周

校对 杨许丽

【十五载后再续前缘！音乐人曾冠宇揭秘《剑心问道》原声幕后故事！******

　　　浮生若梦，一曲源长。15年后再续前缘，著名游戏音乐人曾冠宇老师携手《天下3》打造资料片《剑心问道》原声配乐，为大家带来一场史诗级的声乐盛宴！三首旧曲新编，带来全新演绎，更有新主题曲重磅问世，逆境中奋起抗争，永不言败。

【旧曲新编，化凄美为有层次感的优美！】

　　　从2006年到2021年，天下原声音乐坚持一贯高品质的要求，在塑造经典的同时寻求突破。这首《登录曲-剑殇变奏》使用了老主题的旋律及和声，但和旧版本不同的是，这个全新版本有了管弦乐的加持，此次创作有幸邀请了马其顿交响乐团来演奏，新版本一改过往凄美的曲风，有了另一种截然不同的、更有层次感的呈现感觉。

　　　开篇以铜管和弦乐为主，用恢弘大气的音乐展开叙事，瞬间将玩家带入大荒世界中；中间一段以木管为主，气氛有所收敛同时也比较细腻；最后一段铜管和弦乐再次加入，和鼓点一起把气氛推向至高点，让音乐变得更有使命感。

【融大荒历史变迁，恢弘主题的另类演绎！】

　　　《剑阁·危机》也是改编自原来的弈剑主题，在整体曲风上，这首《剑阁·危机》跟登陆曲一样恢弘，但它对老主题作了另一种方式的演绎，整体上更加激烈。乐曲中蕴含着情感与思绪的变化，多种乐器的演奏变化生动地演绎出天下史诗般剧情中所承载的喜怒哀乐，引领少侠沉浸在大荒的历史变迁之中。

　　　那些踏遍大荒的时光，那些组队下本的激情，那些扣人心弦的回忆……当熟悉的音符响起，不知道少侠是否会回想起那一段令人怀念的时光呢？

【大提琴手强势加入，中西音乐完美融合！】

　　　《天下》系列曾邀请多个世界级音乐制作人与演乐团队进行创作，将跌宕起伏的西方管弦乐与触动心弦的中国古典音乐完美融合，从而打造出专属《天下》的经典曲风，这次也不例外！

　　　原来的弈剑主题里有一段5拍的段落，特别适合这种既悲情又绝望的感觉，但原主题只有前面一半，所以这也成为了很多人的遗憾。在这次的创作中，曾冠宇老师续写遗憾，还加入了马其顿管弦乐团首席大提琴手的独奏，悠扬纯净的独奏更能够烘托出音乐的氛围，让人更生身临其境之感。

【全新主题创作，彰显逆境中抗争的决心！】

　　阔别15年后的再次合作，曾冠宇老师带来的惊喜，远不止旧曲新编。区别于前三首音乐，这首《剑阁·万众一心》是曾冠宇老师给弈剑门派创作的一个全新的主题，也可以认为是他给这部资料片的新主题。

　　这首原声中传递出的是一种光明、正能量，且在逆境中奋起抗争的感觉。这个主题也有一部分使用到了《登录曲-剑殇变奏》中，少侠们可以仔细感受一下哦~

　　　《天下3》2021十三年时光印记，我们为热爱圆梦！更多《天下3》精彩活动，还请少侠锁定我们！

　　　《天下3》年末资料片“剑心问道”震撼登场！全新主线豪华CV阵容曝光，锁妖塔封印崩坏，陆南亭、张凯枫再遇惊世危机，大荒何去何从！山河壮阔，揽月入怀，全新弈剑门派地图美景升级！师徒玩法迭代归来，趣味互动好礼相赠，轻松休闲无忘初心！势力系统焕然更新，商店、修炼、副本、温泉，玩转团建尽在当下！风流灵韵幻神影，异域姝色冠天下，全新华美外观邀你共往大荒盛世！

【星宸科技(301536) 探索智慧实践 洞见AI未来******

公司近期召开 2024 开发者大会暨产品发布会， 陆续发布低功耗影像处理、 智慧车载、 智能机器人、 智能音频处理、 智慧视觉、 智能感知等产品及技术。

围绕“感知+计算”， 持续推出更强端边侧 AI 产品。 公司围绕“感知+计算” 理念， 在承袭智慧视觉底层技术的基础上， 继续协同合作伙伴洞察客户需求， 持续推出合理算力、 合理功耗、 架构创新、 数据安全的更强端边侧 AI 产品， 为 AIoT、 机器人、 智能汽车、 智能眼镜、智能家居、 智慧办公、 智慧工业、 智慧商业、 智慧教育等领域 AI 创新应用提供开放的、 易用的解决方案。

发布 SSC309QL 智能眼镜方案， 加速向千亿级市场挺进。 目前智能眼镜正朝着小型化、 低功耗、 高画质的方向发展， 公司发布的SSC309QL 采用了 chiplet 技术内置一颗 LPDDR4(2Gb) 的高集成方案， 面积较采用外挂 DDR 的 AR1 减少了 24%， 宽度缩小 20%; 同时在进行相同规格视频格式录像时的整机功耗预计为 600mW， 较 AR1 的下降了50%; 而且采用软硬结合的低功耗技术架构实现“全天候随心录”功能， SoC 功耗低至 30mW。 公司下一代更高性能的智能眼镜芯片方案也已提上开发日程， 聚焦更优秀的图像处理、 更小的封装、 更低的功耗、 更好的 AI 处理能力， 将助力智能眼镜加速向千亿级市场挺进。

投资建议：我们预计公司 2024-2026 年归母净利润 2.4/3.3/4.7 亿元， 维持“买入”评级。

【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。